Descripción del proyecto!

La finalidad del proyecto es identificar si patrones para determinar el éxito de un juego, o en su defecto, el fracaso en ventas de otros; para la tienda Ice que vende videojuegos por todo el mundo.

Base de datos del proyecto: games.csv. Contiene datos de ventas de video juegos desde el año 1980 hasta 2016.

1. Importe de librerias y estudio de datos suministrados

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from scipy.stats import ttest_ind

df_video_games = pd.read_csv('./datasets/games.csv') # Lectura de los datos

df_video_games.sample(10) # Encabezados e información de los datos

	Name	Platform	Year_of_Release	Genre	NA_sales	EU_sales	JP_sales	Other_sales	Critic_Score	User_Score	Rating
15666	Tantei Opera: Milky Holmes	PSP	2010.0	Adventure	0.00	0.00	0.02	0.00	NaN	NaN	NaN
7977	Phantasy Star Online Ver. 2	DC	2001.0	Role-Playing	0.00	0.00	0.19	0.00	80.0	8.9	T
8628	Solitaire Overload Plus	DS	2010.0	Misc	0.15	0.00	0.00	0.01	NaN	tbd	E
430	Enter the Matrix	PS2	2003.0	Action	1.78	1.12	0.09	0.19	62.0	8.1	T
3015	Red Steel	Wii	2006.0	Shooter	0.54	0.03	0.04	0.05	63.0	6.8	T
3520	Rapala: We Fish	Wii	2009.0	Sports	0.52	0.01	0.00	0.04	NaN	tbd	E
5721	J Stars Victory Vs.	PS3	2014.0	Fighting	0.05	0.05	0.20	0.02	NaN	7.9	NaN
16227	Monster Rancher Advance 2	GBA	2002.0	Simulation	0.01	0.00	0.00	0.00	79.0	9.4	E
11484	Space Channel 5 Special Edition	PS2	2003.0	Misc	0.04	0.03	0.00	0.01	79.0	8.6	T
2624	Marvel vs. Capcom: Clash of Super Heroes	PS	1999.0	Fighting	0.43	0.30	0.00	0.05	NaN	NaN	NaN

df_video_games.info() # Información relevante para la reparación de los datos

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 16715 entries, 0 to 16714
Data columns (total 11 columns):
 #   Column           Non-Null Count  Dtype  
---  ------           --------------  -----  
 0   Name             16713 non-null  object 
 1   Platform         16715 non-null  object 
 2   Year_of_Release  16446 non-null  float64
 3   Genre            16713 non-null  object 
 4   NA_sales         16715 non-null  float64
 5   EU_sales         16715 non-null  float64
 6   JP_sales         16715 non-null  float64
 7   Other_sales      16715 non-null  float64
 8   Critic_Score     8137 non-null   float64
 9   User_Score       10014 non-null  object 
 10  Rating           9949 non-null   object 
dtypes: float64(6), object(5)
memory usage: 1.4+ MB

2. Preparación de los datos

Una vez observados los datos, se hará el Procesamiento de Datos de la siguiente manera:

• Pasar los nombre de columnas a minúsculas.
• Cambiar el tipo de dato para las columnas year_of_release por int, ya que no tendremos mayor análisis con esta fecha, y user_score por float, ya que se trata de una puntuación.
• Tratamiento de datos nulos, los cuales se completarán mediante API request para completar al máximo datos ausente, ya que son representativos para las columnas critic_score, user_score, y rating, con un 51%, 54% y 40% de datos faltantes respectivamente.
• Limpieza los datos para la columna user_score, que contiene datos TBD significa "to be determined", los cuales se considerarán como Nan.
• Verificación de duplicados

# Nombre de columnas en minúscula
df_video_games.columns = df_video_games.columns.str.lower() 

# Conversión de tipo de dato a int conservando los Nan
df_video_games['year_of_release'] = df_video_games['year_of_release'].astype(pd.Int64Dtype()) 

# valores TBD se manejan como nan, y la columna queda con tipo de dato float
df_video_games['user_score'] = pd.to_numeric(df_video_games['user_score'], errors='coerce')  

# Conversión de los datos a minúnculas y verificación de duplicados

df_video_games = df_video_games.apply(lambda x: x.str.lower() if x.dtype == '0' else x) 
df_video_games.duplicated().sum()

0

(df_video_games.isna().sum()/df_video_games.shape[0])*100  # Porcentaje de valores ausentes

name                0.011965
platform            0.000000
year_of_release     1.609333
genre               0.011965
na_sales            0.000000
eu_sales            0.000000
jp_sales            0.000000
other_sales         0.000000
critic_score       51.319174
user_score         54.591684
rating             40.478612
dtype: float64

Los datos nulos de las columnas name y genre coinciden, por tanto se eliminan del new_new_new_dataFrame

df_video_games.dropna(subset=['name', 'genre'], inplace=True)

df_video_games.isna().sum()/df_video_games.shape[0]

name               0.000000
platform           0.000000
year_of_release    0.016095
genre              0.000000
na_sales           0.000000
eu_sales           0.000000
jp_sales           0.000000
other_sales        0.000000
critic_score       0.513133
user_score         0.545863
rating             0.404715
dtype: float64

3. Análisis Exploratorio

3.1 Cantidad de juegos lanzados durante los años 1980 hasta 2016.

• ¿Son significativos los datos de cada período?

# Opción con pivot_table
""" games_by_year = df_video_games.pivot_table(index='year_of_release', values='name', aggfunc='count')
games_by_year.columns = ['amount_of_games']
games_by_year.reset_index(inplace=True) """

# Opción groupby y pivot_table
graph_bar = df_video_games.groupby('year_of_release')['name'].count().reset_index().rename(columns={'name': 'amount_of_games'}) 

fig_0 = go.Figure()
fig_0.add_trace(go.Bar(
               x=graph_bar['year_of_release'],
               y=graph_bar['amount_of_games'], 
               marker=dict(
                   color=graph_bar['year_of_release'],  # Use a numeric array for color scale
                   colorscale='Viridis',  # Set the colorscale
                   colorbar=dict(title='Amount of Games')  # Add colorbar with title
               )
            ))
fig_0.update_layout(
        plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        #width=700,
        #height=700,
        title='Amount of games releases by Year',
        xaxis_title='Year',
        yaxis_title='Amount'
)
fig_0.show(renderer='notebook')

3.2 Ventas por plataforma

df_video_games['total_sales_in_millions_usd'] = df_video_games[['na_sales', 'eu_sales', 'jp_sales', 'other_sales']].sum(axis=1)  # Agregando columna con el total de ventas

# Reordenando el orden de las columnas
column_order = [
    'name', 'platform', 'year_of_release', 'genre', 'na_sales', 'eu_sales',
    'jp_sales', 'other_sales', 'total_sales_in_millions_usd', 'critic_score', 'user_score', 'rating'
] 

df_video_games = df_video_games[column_order] 

# Verificación de juegos que no tuvieron ventas / Eliminación de dos juegos sin ventas

(df_video_games.loc[df_video_games['total_sales_in_millions_usd'] == 0]).dropna()

	name	platform	year_of_release	genre	na_sales	eu_sales	jp_sales	other_sales	total_sales_in_millions_usd	critic_score	user_score	rating

# Las 10 plataformas con más ventas durante un periodo

sales_by_platform = (
    df_video_games.groupby(['platform', 'year_of_release'])['total_sales_in_millions_usd']
    .sum()
    .reset_index()
    .sort_values('total_sales_in_millions_usd', ignore_index=True)
    .tail(10)
    .sort_values('year_of_release', ignore_index=True)
    .reset_index(drop=True)
)
sales_by_platform

	platform	year_of_release	total_sales_in_millions_usd
0	PS	1998	169.49
1	PS2	2001	166.43
2	PS2	2002	205.38
3	PS2	2003	184.31
4	PS2	2004	211.81
5	PS2	2005	160.66
6	Wii	2008	171.32
7	Wii	2009	206.97
8	X360	2010	170.03
9	PS3	2011	156.78

# Las 10 plataformas con más ventas durante el periodo de 1980 a 2016

top10_sales_by_platform = (
    df_video_games.groupby('platform',)['total_sales_in_millions_usd']
    .sum()
    .reset_index(name='total_sales_in_millions_usd')
    .sort_values('total_sales_in_millions_usd', ignore_index=True, ascending=False)
    .head(10)
)

top10_sales_by_platform

	platform	total_sales_in_millions_usd
0	PS2	1255.77
1	X360	971.42
2	PS3	939.65
3	Wii	907.51
4	DS	806.12
5	PS	730.86
6	GBA	317.85
7	PS4	314.14
8	PSP	294.05
9	PC	259.52

top_10 = list(top10_sales_by_platform['platform'])

fig = go.Figure()
data = {}

for item in top_10:
    data[item] = df_video_games[df_video_games['platform'] == item][['year_of_release', 'total_sales_in_millions_usd']].groupby('year_of_release')['total_sales_in_millions_usd'].sum().reset_index()

def sales_graphic(data, figure):

    color_counter = 9
    colors = [
        'rgba(0, 48, 73, 0.7)', 
        'rgba(54, 46, 65, 0.7)', 
        'rgba(107, 44, 57, 0.7)',  
        'rgba(161, 42, 49, 0.7)',  
        'rgba(214, 40, 40, 0.7)',  
        'rgba(231, 84, 20, 0.7)',  
        'rgba(247, 127, 0, 0.7)',  
        'rgba(250, 159, 37, 0.7)',  
        'rgba(143, 95, 3, 0.7)',  
        'rgba(196, 149, 57, 0.7)'
        ]

    line_colors = [
        'rgba(0, 48, 73, 1)', 
        'rgba(54, 46, 65, 1)', 
        'rgba(107, 44, 57, 1)',  
        'rgba(161, 42, 49, 1)',  
        'rgba(214, 40, 40, 1)',  
        'rgba(231, 84, 20, 1)',  
        'rgba(247, 127, 0, 1)',  
        'rgba(250, 159, 37, 1)',  
        'rgba(143, 95, 3, 1)',  
        'rgba(196, 149, 57, 1)'
        ]
    
    for item, filter_data in data.items(): 
        figure.add_trace(go.Bar(
            x=filter_data['year_of_release'],
            y=filter_data['total_sales_in_millions_usd'],
            name=item,
            marker=dict(
                color=colors[color_counter],
                line=dict(color=line_colors[color_counter])  
            )

        ))
        color_counter -= 1
        """ print()
        print(filter_data) """

    return figure.update_layout(barmode='stack', bargap=0.1,  plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',)

sales_graphic(data, fig)

Analizandas las gráficas de los videojuegos con mayores ventas durante el periodo comprendido entre 1980 y 2016, se llega a la conclusión de que, en promedio, las plataformas muestran una distribución normal de ventas a lo largo de 5 años. En base a esto, se evidencia que las plataformas PS, PSP, PS2, DS, WII y GBA experimentaron éxito durante un período al rededor de 5 años, pero en la actualidad han perdido popularidad.

3.3 Analisis de las ventas apartir de la vigencia 2002.

• Se descartarán dos de las plataformas, PS2 y WII, que en su momento tuvieron un gran éxito en ventas. No obstante, serán irrelevantes para considerarlas en los siguientes análisis, ya que quedaron obsoletas.
• Se ejecutará un gráfico para analizar las ventas por plataforma, de las 4 que al 2016 aún mantenían una presencia significativa en el mercado.

# Nuevo DataFrame con ventas a partir del 2002.
df_since2002_video_games = df_video_games.loc[df_video_games['year_of_release'] > 2012]


top_4 = ['X360', 'PC', 'PS3', 'PS4']
fig2 = go.Figure()

new_data = {item: df_since2002_video_games[df_since2002_video_games['platform'] == item][['year_of_release', 'total_sales_in_millions_usd']].groupby('year_of_release')['total_sales_in_millions_usd'].sum().reset_index() for item in top_4}

sales_graphic(new_data,fig2)

Vemos como la plataforma X360 que contaba como un crecimiento significativo desde 2006, se ha venido viendo afectada por las ventas de PS4, que por ser una consola más reciente en el mercada, va remarcando en las ventas, y se espera que sus ventas sigan apuntando para 2017; mejor aun, se podría estar evaluando que nuevas plataformas están a punto de salir al mercado.

3.4 Diagrama de cajas

• Determinar si son significativas las diferencias en las ventas y,
• Qué sucede con las ventas promedio en las plataformas

fig3 = go.Figure()
color_counter = 0
colors = [
    'rgba(0, 48, 73, 0.7)', 
    'rgba(54, 46, 65, 0.7)', 
    'rgba(107, 44, 57, 0.7)',  
    'rgba(161, 42, 49, 0.7)',  
    'rgba(214, 40, 40, 0.7)',  
    'rgba(231, 84, 20, 0.7)',  
    'rgba(247, 127, 0, 0.7)',  
    'rgba(250, 159, 37, 0.7)',  
    'rgba(143, 95, 3, 0.7)',  
    'rgba(196, 149, 57, 0.7)'
    ]

line_colors = [
    'rgba(0, 48, 73, 1)', 
    'rgba(54, 46, 65, 1)', 
    'rgba(107, 44, 57, 1)',  
    'rgba(161, 42, 49, 1)',  
    'rgba(214, 40, 40, 1)',  
    'rgba(231, 84, 20, 1)',  
    'rgba(247, 127, 0, 1)',  
    'rgba(250, 159, 37, 1)',  
    'rgba(143, 95, 3, 1)',  
    'rgba(196, 149, 57, 1)'
    ]

for item, filter_data in new_data.items():
    fig3.add_trace(go.Box(
        y=filter_data['total_sales_in_millions_usd'],
        name=item,
        marker=dict(
            color=colors[color_counter],
            line=dict(
                color=line_colors[color_counter]
            )
        )
    ))
    color_counter += 1
    fig3.update_layout( plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
        paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',)
fig3.show(renderer='notebook')

El gráfico de cajas destaca la variabilidad en las ventas de las cuatro plataformas. Se observa que, en los últimos cuatro años, PS4 lidera en ventas, con un promedio superior a las dos plataformas siguientes, PS3 y X360. En contraste, las ventas de PC, aunque han experimentado un crecimiento constante desde 2004, se sitúan considerablemente por debajo del promedio de las otras plataformas. Por lo tanto, para el modelo de 2017, no se considera como una opción competitiva en términos de ventas, en comparación con las otras plataformas mencionadas.

Posterior a este analisis, se hara evalución del valor atípico que refleja la plataforma PC

sales_pc_platform = new_data['PC']

# Calcular el rango intercuartílico (IQR)

q1 = sales_pc_platform['total_sales_in_millions_usd'].quantile(0.25)
q3 = sales_pc_platform['total_sales_in_millions_usd'].quantile(0.75)
iqr = q3 -q1

# Identifica los valores atípicos
outliers = sales_pc_platform[(sales_pc_platform['total_sales_in_millions_usd'] < q1 - 1.5 * iqr) | (sales_pc_platform['total_sales_in_millions_usd'] > q3 + 1.5 * iqr)]
outliers

	year_of_release	total_sales_in_millions_usd

3.5 Gráfico de dispersión

• Que muentre la correlación entre las reseñas y las ventas.

critic_score_data = df_since2002_video_games.loc[~df_since2002_video_games['critic_score'].isna()][['total_sales_in_millions_usd', 'critic_score']]

# Crear el gráfico de dispersión
fig4 = go.Figure()
fig4.add_trace(go.Scatter(
    x=critic_score_data['critic_score'],
    y=critic_score_data['total_sales_in_millions_usd'],
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=5,
        color=critic_score_data['critic_score'],  # Utilizar colores según la variable critic_score
        colorscale='Viridis',  # Cambiar la escala de colores
        colorbar=dict(title='Critic Score')  # Agregar una barra de colores
    )
))

# Configurar el diseño del gráfico
fig4.update_layout(
    title='Gráfico de Dispersión: Critic Score vs Ventas',
    xaxis=dict(title='Critic Score'),
    yaxis=dict(title='Ventas in Millones USD'),
    showlegend=False,  # Desactivar la leyenda para este ejemplo
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'
)

# Calcular la correlación
correlation = critic_score_data['critic_score'].corr(critic_score_data['total_sales_in_millions_usd'])
print(f'Correlación entre Critic Score y ventas: {correlation}')

# Mostrar el gráfico
fig4.show(renderer='notebook')

Correlación entre Critic Score y ventas: 0.3136995151027369

Analizando la gráfica, se podría concluir que existe una correlación entre critic_score y total_sales_in_millions_usd, indicando que en la medida de que las criticas sean positivas, las ventas aunmentan; sin embargo, el coeficiente de correlación de 0.3136 indica que aunque existe una relación positiva, esta relación se considera débil, ya que es bastante cerca a 0.

critic_score_by_game = df_since2002_video_games.loc[~df_since2002_video_games['critic_score'].isna()][['name', 'platform', 'total_sales_in_millions_usd']]

critic_score_by_game.pivot_table(
    index='name', 
    columns='platform', 
    values='total_sales_in_millions_usd', 
    aggfunc='sum',
    margins=True,
    margins_name='Total'
    ).fillna(0.00)

platform	3DS	PC	PS3	PS4	PSP	PSV	WiiU	X360	XOne	Total
name
2014 FIFA World Cup Brazil	0.00	0.00	0.61	0.00	0.00	0.00	0.00	0.43	0.00	1.04
7 Days to Die	0.00	0.00	0.00	0.14	0.00	0.00	0.00	0.00	0.05	0.19
7th Dragon III Code: VFD	0.16	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.16
A-Train: City Simulator	0.06	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.06
Act of Aggression	0.00	0.01	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.01
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
Zombie Army Trilogy	0.00	0.00	0.00	0.20	0.00	0.00	0.00	0.00	0.11	0.31
Zumba Fitness: World Party	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.24	0.24
htoL#NiQ: The Firefly Diary	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.01	0.00	0.00	0.00	0.01
inFAMOUS: Second Son	0.00	0.00	0.00	2.79	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	2.79
Total	40.32	34.84	114.07	244.49	0.15	13.99	51.42	85.27	130.40	714.95

559 rows × 10 columns

#Distribución general de los juegos por género

game_by_genre = df_since2002_video_games.loc[~((df_since2002_video_games['critic_score'].isna()) | (df_since2002_video_games['rating'].isna()))][['name', 'total_sales_in_millions_usd', 'rating']]
game_by_genre.pivot_table(
    index='name',
    columns='rating',
    values='total_sales_in_millions_usd',
    aggfunc='sum',
    margins=True,
    margins_name='total'
).fillna(0.00).sort_values('total').tail(20) 

rating	E	E10+	M	T	total
name
Far Cry 4	0.00	0.00	6.31	0.00	6.31
Tom Clancy's The Division	0.00	0.00	6.38	0.00	6.38
Battlefield 1	0.00	0.00	6.70	0.00	6.70
NBA 2K14	6.97	0.00	0.00	0.00	6.97
Call of Duty: Infinite Warfare	0.00	0.00	7.02	0.00	7.02
Mario Kart 8	7.09	0.00	0.00	0.00	7.09
LEGO Marvel Super Heroes	0.00	7.47	0.00	0.00	7.47
Assassin's Creed: Unity	0.00	0.00	8.01	0.00	8.01
FIFA 15	8.55	0.00	0.00	0.00	8.55
Destiny	0.00	0.00	0.00	9.01	9.01
FIFA 17	10.37	0.00	0.00	0.00	10.37
Assassin's Creed IV: Black Flag	0.00	0.00	10.82	0.00	10.82
FIFA 16	12.03	0.00	0.00	0.00	12.03
Fallout 4	0.00	0.00	12.67	0.00	12.67
Call of Duty: Advanced Warfare	0.00	0.00	13.33	0.00	13.33
Battlefield 4	0.00	0.00	13.94	0.00	13.94
FIFA 14	15.25	0.00	0.00	0.00	15.25
Call of Duty: Ghosts	0.00	0.00	26.70	0.00	26.70
Grand Theft Auto V	0.00	0.00	56.58	0.00	56.58
total	167.84	84.46	345.05	113.65	711.00

# distribución por género

game_by_genre = df_since2002_video_games.loc[~((df_since2002_video_games['critic_score'].isna()) | (df_since2002_video_games['rating'].isna()))][['name', 'year_of_release', 'total_sales_in_millions_usd', 'rating']]
game_by_genre.pivot_table(
    index='rating',
    columns='year_of_release',
    values='total_sales_in_millions_usd',
    aggfunc='sum',
).sort_index()

year_of_release	2013	2014	2015	2016
rating
E	63.46	40.88	39.73	23.77
E10+	34.27	20.89	22.00	7.30
M	142.74	93.75	70.37	38.19
T	26.82	37.15	27.08	22.60

Las ventas por género son de gran importancia a la hora de elaborar un modelo, ya que son de gran relevancia las categorias T, M y E.

4. Análisis por Región

# Ventas en Norteamérica
na_data_frame = df_since2002_video_games.drop(['eu_sales', 'jp_sales', 'other_sales', 'total_sales_in_millions_usd'], axis=1)\
                                           .loc[df_since2002_video_games['na_sales'] != 0.00]
na = na_data_frame.groupby('platform')['na_sales'].agg(['count', 'sum']).reset_index().sort_values('sum').tail()
na.rename(columns={'count': 'na_sales_count', 'sum': 'na_sales_sum'}, inplace=True)
na['unit_price'] = na['na_sales_count'] / na['na_sales_sum']
na

	platform	na_sales_count	na_sales_sum	unit_price
0	3DS	119	38.20	3.115183
3	PS3	211	63.50	3.322835
8	X360	170	81.66	2.081803
9	XOne	227	93.12	2.437715
4	PS4	294	108.74	2.703697

# Ventas en Europa
eu_data_frame = df_since2002_video_games.drop(['na_sales', 'jp_sales', 'other_sales', 'total_sales_in_millions_usd'], axis=1)\
                                           .loc[df_since2002_video_games['eu_sales'] != 0.00]
eu = eu_data_frame.groupby('platform')['eu_sales'].agg(['count', 'sum']).reset_index().sort_values('sum').tail()
eu.sort_values('platform', inplace=True)
eu['unit_price'] = eu['count'] / eu['sum']
eu

	platform	count	sum	unit_price
0	3DS	122	30.96	3.940568
3	PS3	212	67.81	3.126383
4	PS4	290	141.09	2.055426
9	X360	169	42.52	3.974600
10	XOne	218	51.59	4.225625

# Ventas en Japón
jp_data_frame = df_since2002_video_games.drop(['na_sales', 'eu_sales', 'other_sales', 'total_sales_in_millions_usd'], axis=1)\
                                           .loc[df_since2002_video_games['jp_sales'] != 0.00]
jp = jp_data_frame.groupby('platform')['jp_sales'].agg(['count', 'sum']).reset_index().sort_values('sum').tail()
jp.sort_values('platform', inplace=True)
jp['unit_price'] = jp['count'] / jp['sum']
jp

#jp_data_frame.loc[jp_data_frame['jp_sales'] == 0.01]

	platform	count	sum	unit_price
0	3DS	235	67.81	3.465566
1	PS3	236	23.35	10.107066
2	PS4	223	15.96	13.972431
4	PSV	316	18.59	16.998386
6	WiiU	57	10.88	5.238971

Podemos identificar que las 3 plataformas en común con mayores ventas en estas paises son: DS, PS2 y PS3; pero que el precio final por consumidor varia significativamente, dependiente de la región. Como ejemplo podemos ver como el precio para PS3 en NA y EU está al rededor de 2.70 USD, mientras que en JP cuatriplica este valor.

4.1 Los cinco géneros principales

# Los cinco géneros principales para Norteamérica y Europa

na_data_by_genre = na_data_frame.groupby('platform')['na_sales'].agg(['count', 'sum']).reset_index().sort_values('sum').tail()
top5_genre = (na_data_by_genre.merge(na_data_frame[['platform', 'genre']], on='platform')
 ).groupby('genre')['platform'].count().reset_index().sort_values('platform').tail()

#Graficar 
fig5 = go.Figure()
count_color_fig5 = 0

fig5.add_trace(go.Bar(
    x=top5_genre['genre'],
    y=top5_genre['platform'],
    marker=dict(
        color='rgba(107, 44, 57, 0.7)',
        line=dict(
            color='rgba(250, 159, 37, 1)'
        )
    )
))
fig5.update_layout(
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    title='Most popular video game genres in North America and Europe',
    xaxis_title='Genre',
    yaxis_title='Number of scores'
)
fig5.show(renderer='notebook')

# Los cinco géneros principales para Japón

jp_data_by_genre = jp_data_frame.groupby('platform')['jp_sales'].agg(['count', 'sum']).reset_index().sort_values('sum').tail()
top5_genre_jp = (jp_data_by_genre.merge(jp_data_frame[['platform', 'genre']], on='platform')
 ).groupby('genre')['platform'].count().reset_index().sort_values('platform').tail()

#Graficar resultado del top 5 de generos más comunes
fig6 = go.Figure()
count_color_fig6 = 0

fig6.add_trace(go.Bar(
    x=top5_genre_jp['genre'],
    y=top5_genre_jp['platform'],
    marker=dict(
        color='rgba(107, 44, 57, 0.7)',
        line=dict(
            color='rgba(250, 159, 37, 1)'
        )
    )
))
fig6.update_layout(
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    title='Most popular video game genres',
    xaxis_title='Genre',
    yaxis_title='Number of scores'
)
fig6.show(renderer='notebook')

Se concluye que los 5 generos principales son [Action, Msic, Sports, Shooter, Racing], ya que son populares tando para Norteamérica, como en Europa. En Japón se a diferencia de los dos ultimos, cuentas con gran popularidad Adventure y Role-Playing.

4.2 Clasificaciones de ESRB vs ventas por regiones

regions = ['na_sales', 'eu_sales', 'jp_sales']

df_data_by_esrb = df_since2002_video_games[df_since2002_video_games['rating'].notna()].reset_index(drop=True)
rating_by_esrb = df_data_by_esrb.groupby('rating')[regions].sum().reset_index()

#Graficas ventas por regíon
fig7 = go.Figure()
count_color_fig7 = 0

for region in regions:
   
    # Add traces for each region
    fig7.add_trace(go.Bar(
        x=rating_by_esrb['rating'],
        y=rating_by_esrb[region],
        name=region,
        marker=dict(
            color=colors[count_color_fig7],
            line=dict(
                color=line_colors[count_color_fig7]
            )
        )
    ))
    count_color_fig7 +=1

fig7.update_layout(
    barmode='group',  # Use 'group' for grouped bars
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    title='Total Sales by ESRB Rating and Region',
    xaxis_title='ESRB Rating',
    yaxis_title='Total Sales'
)

fig7.show(renderer='notebook')

Podemos evidenciar que las clasificaciones para todos(E) y mayores de 17(M), son las categorias que más cuentas con ventas, estonces será otro criterio a consideración para el modelo 2017.

5. Prueba de hipótesis estadísticas

• Las calificaciones promedio de los usuarios para las plataformas Xbox One y PC son las mismas.
• Las calificaciones promedio de los usuarios para los géneros de Acción y Deportes son diferentes.

# Prueba las hipótesis: 

# Ho: No hay diferencia entre las calificaciones promedio de los usuarios para las plataformas XOne y PC. 
# H¡: Hay diferencia entre las calificaciones promedio de los usuarios para las plataformas XOne y PC.

# Realizar prueba t de Student con un α = 0.01.
x_one_score = df_since2002_video_games.query("platform == 'XOne' and user_score.notna()")['user_score'].reset_index(drop=True)
pc_score = df_since2002_video_games.query("platform == 'PC' and user_score.notna()")['user_score'].reset_index(drop=True)

# establece un nivel crítico de significación estadística:
alpha = 0.01

# Probar la hipótesis de que no hay diferencia entre las calificaciones promedio de los usuarios para las plataformas XOne y PC.
result = ttest_ind(x_one_score, pc_score)
print('valor p:', result.pvalue)

# Comparar el valor P obtenido con el nivel de significación estadística:
if result.pvalue < alpha:
    print("Rechazamos la hipótesis nula")
else:
    print("No podemos rechazar la hipótesis nula")

valor p: 0.14012658403611647
No podemos rechazar la hipótesis nula

No hay información estadística suficiente para afirmar que los promedios de las calificaciones de los usuarios para las plataformas XOne y PC son iguales.

# Prueba las hipótesis: 

# Ho: Hay diferencia entre las calificaciones promedio de los usuarios para los géneros de Acción y Deportes. 
# H¡: No hay diferencia entre las calificaciones promedio de los usuarios para los géneros de Acción y Deportes.

# Realizar prueba t de Student con un α = 0.01.
action_score = df_since2002_video_games.query("genre == 'Action' and user_score.notna()")['user_score'].reset_index(drop=True)
sport_score = df_since2002_video_games.query("genre == 'Sports' and user_score.notna()")['user_score'].reset_index(drop=True)

# establece un nivel crítico de significación estadística:
alpha = 0.01

# Probar la hipótesis de que no hay diferencia entre las calificaciones promedio de los usuarios para las plataformas XOne y PC.
result = ttest_ind(action_score, sport_score)
print('valor p:', result.pvalue)

# Comparar el valor P obtenido con el nivel de significación estadística:
if result.pvalue < alpha:
    print("Rechazamos la hipótesis nula")
else:
    print("No podemos rechazar la hipótesis nula")

valor p: 1.0517832389140023e-27
Rechazamos la hipótesis nula

Se realizó prueba t de Student, donde se asume que los tados tienden a terner distribución normal, y se aplicó ttes_ind, ya que se intenta comparar las medias de dos DataFrames.

Conclusión general

En base a los datos analizados, se llega a concluir que la evolución de los videojuegos ha desempeñado un papel crucial en el mercado, dado el notable impacto en la audiencia y, por consiguiente, en las ventas generadas por las diversas plataformas que los promocionan.

Es posible inferir que los datos son significativos en cada periodo, ya que reflejan un ritmo constante de crecimiento. A partir de 1994, este crecimiento experimentó una aceleración, posiblemente atribuible a la transición hacia sistemas de 16 bits en esa época. Hacia mediados de 1999, la introducción de la primera consola doméstica habilitada para Internet marcó un hito, sugiriendo que el crecimiento en las ventas se disparó gracias a los continuos avances tecnológicos.

Las ventas alcanzaron su punto máximo durante los periodos comprendidos entre 2006 y 2011, posterior a estas fechas, se observa una tendencia decreciente, que hasta ahora se desconocen los motivos. También es relevante destacar que las plataformas tienen una vida útil aproximada de alrededor de cinco años, como claramente se evidencia en las gráficas de ventas por plataforma.

En resumen, la evolución de los videojuegos no solo ha marcado hitos significativos en términos de ventas y tecnología, sino que también ha delineado ciclos de vida para las plataformas, influyendo en las tendencias y preferencias de los consumidores. Estos datos proporcionan una visión integral de la dinámica cambiante de la industria de los videojuegos a lo largo del tiempo, y lo que se tendrá en cuenta para el modelo 2017.

NOTA: No se realizó tratamiento a los datos nulos, por tanto se realizaron los análisis sin considerar datos faltante